電子發燒友網報道(文/黃山明)近日,英偉達CEO黃仁勛在一次公開演講中表示,AI未來的發展將與光伏和儲能緊密相連。另一位科技大佬OpenAI創始人山姆·奧特曼也提出了類似的看法,認為未來的AI取決于能源,社會需要更多的光伏與儲能。
日消耗50萬度電,美國普通家庭用電的1.7萬倍
AI的發展日新月異,從文字到圖片再到視頻,其進步速度令人矚目。但這些發展的背后都有著代價,而發展AI的代價便是能源的巨大消耗。
不過高速的成長速度下,是海量的能源需求,馬斯克預計,兩年內就會由“缺硅”變為“缺電”,這將阻礙AI的發展。馬斯克認為,當前算力的增長已經面臨瓶頸,接下來變壓器將會陷入短缺,緊接著就是電力的短缺。到2025年,甚至會面臨沒有足夠電力來運行所有芯片的局面。
而AI將成為電力消耗的大戶,據美國《紐約客》雜志報道,ChatGPT的日均耗電量達到50萬度,相當于美國普通家庭用電量的1.7萬倍,以此應對其用戶的約2億個請求。
國際能源署(IEA)此前表示,未來三年,全球電力需求將加速增長,預計每年增長3.4%。美國Uptime Institute預測,到2025年,人工智能業務在全球數據中心用電量中占比將從2%猛增至10%。
如果生成式AI進一步發展,其耗電量可能會更多。有荷蘭的科學家亞歷克斯·德弗里斯在其論文中提到,到2027年,整個AI行業每年將消耗85-134太瓦時(TWh)的電力,1太瓦時等于10億千瓦時。
舉個直觀一點的例子,我國的三峽水電站年發電量剛剛突破1000億千瓦時,意味著未來整個AI行業的耗電量由三峽電站來供應可能將將夠,而三峽電站可是能供應華中和華南多個省份地區的。
比如國內的臺灣地區即將在4月份調漲電價,預計產業用電價格將上調3成,而4月份電價方案平均也將漲10%-15%。
英偉達CEO黃仁勛更是在一次公開演講中指出,AI未來的發展與光伏和儲能緊密相連,他表示,未來人們不能只想著算力,如果只考慮計算機,那么需要消耗掉14個地球的能源。
儲能的發展將關乎AI的進步
之所以如今的AI需要消耗這么大的能源,在于當前大模型的性能提升方式。其中算法的優化固然重要,但更多的卻是依賴于“暴力”算力的提升,也就是通過添加更多的算力卡來增加大模型的性能,也就是所謂的“力大磚飛”。
這也意味著,未來AI競爭的核心門檻將不再是單純的算力創新,而是海量算力所需要的電力與儲能水平及成本。尤其是電力作為智算中心最主要的能源供給,其穩定性與可持續性對于算力產業的健康發展至關重要。
隨著智算中心性能的不斷提升,電力和儲能將成為這一行業壁壘的關鍵,如何高效利用電力、降低能耗、提高儲能水平,將成為未來相關企業能否占據優勢的重要因素。
從儲能的作用來看,比如AI的研發、訓練和應用都需要大量的電能支持。儲能系統可以有效地儲存并按需釋放電力,避免電網波動帶來的影響,確保AI設施的穩定運行。同時AI訓練過程中的計算量可能瞬間達到峰值,導致電力需求激增。儲能系統可以在非高峰時段存儲電能,在高峰時段釋放,緩解電網壓力,滿足AI計算對電力的彈性需求。
而在能量來源上,越來越多的數據中心都開始采用風電光伏等可再生能源,不過可再生能源存在間歇性和不穩定性的問題,儲能技術能夠將它們產生的多余電能儲存起來,在沒有光照或風力不足時使用,使得AI行業更加綠色可持續。
當然,面對AI所帶來的巨大能源需求,對于儲能技術而言本身也是一種挑戰。比如儲能系統需要具備高效能量密度,即單位體積或質量內能夠儲存更多的電能,以滿足AI系統持續、高負荷運行的需求。
此外,還包括快速充放電能力、長循環壽命、高安全性與穩定性、智能化管理以及可持續性等多方面都需要加強。目前市場中所應用及研發的鋰電池、固態電池、鈉電池、全釩液流電池等等,都這些方面進行綜合考慮,以應對未來AI時代的需求。
具體來看,比如針對儲能產品中的逆變器、DC/AC轉換器,需要研發更高轉換效率的功率半導體器件(如新型IGBT、SiC MOSFET、GaN等寬禁帶半導體材料器件),能夠減少電力轉換過程中的損耗,提高整體儲能系統的能源利用率。
近期,深圳市工信局發布的《深圳市算力基礎設施高質量發展行動計劃(2024-2025)》為行業發展制定了一個清晰的規劃方向。配合電網升級,將儲能電站與智算中心協同發展,通過儲能電站來平抑電力波動,支持AI大模型技術的發展,將成為未來的主流。也可以看到,儲能技術的發展,已經關乎到未來AI發展的上限。
總結
儲能技術是支撐AI行業健康發展的重要基礎之一,它既能解決AI領域對能源的大量需求,又能助力其實現低碳、環保的目標。并且為了滿足AI發展帶來的電力需求,儲能技術需要在安全性、經濟性、系統集成、算法支持、數字化與智能化、適配性、技術創新以及政策與市場機制等方面進行深入的研究和創新。通過這些努力,儲能技術將能夠更好地支持AI的發展,同時促進整個能源行業的轉型和升級。
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